‒ S&P 500 기업의 80% 이상이 예상치를 상회하는 실적을 기록, 2021년 2분기 이후 가장 높은 어닝 서프라이즈 비율 관찰.

‒ 전체 3분기 실적은 애널리스트 예상 대비 10% 이상 초과, 2021년 2분기 이후 최대 상승폭.

‒ 보고된 기업 기준 영업이익은 전년 대비 +24%, 영업이익률 13.4%로 기록상 두 번째로 높은 수준으로 마진 개선 두드러짐.

‒ 모건스탠리 QDS는 최근 모멘텀 팩터(MSZZMOMO) -14% 급락에도 언와인드가 아직 끝나지 않았으며 고변동성·고베타·무수익주 중심의 추가 Defrothing(거품 해소) 위험이 남아 있다고 경고.

‒ 롱 레그(MSQQUMOL)는 피크 대비 -19%로 과거 평균(-22%)과 유사하며, 통상 25거래일 지속되는 언와인드의 21일차로 “후반부지만 미완”이라는 판단.

‒ 헤지펀드 롱 레버리지 98%·롱북 집중도 87%로 역사적 고점 구간, 모멘텀·하이볼·베타 팩터 간 중첩도가 높아 크라우딩 리스크 극대화됨.

‒ [그림 1] 리테일 투자자 역시 NVDA·TSLA·META 등 상위 10대형주에 집중 매수, 중소형·테마·무수익 종목에는 자금 유입이 거의 끊겨 추가 약세 압력 예상.

‒ [그림 2, 3] 반면 헤지펀드 숏북은 클린 상태로 숏 확장 여력 존재, 특히 10월 숏커버 이후 언와인드 재개 가능성이 크다고 분석.

‒ QDS는 단기적으로 고베타·하이볼 종목 약세 지속, 반면 지수 레벨 혹은 고퀄리티 모멘텀주엔 딥바잉 기회로 대응 권고.

‒ [그림 4] 옵션 시장은 순숏 감마 상태(레버리지 ETF 영향)로 유동성 완충 기능이 약화, SPX 일중 변동성 확대 리스크가 높은 구조라 진단.

251114_Global Memory Market: Key considerations heading into 2026 and picturing bull/bear case scenarios - JPMorgan

[Key Takeaways]

(1) 사이클 지속 여부: 메모리 업사이클은 Token Economics에 힘입어 강세 지속 전망
■ ASP +1%에 영업이익 0.17~0.23조 추가

(2) 밸류에이션: 높은 마진 + 긴 업사이클 때문에 피크 P/B[2.6x] 이상 가능
■ 다만 P/E 체제로의 전환은 다소 이름

(3) HBM 수요 상향: '26~'27년 수요 +15~21% 상향
■ 2H27년 출시 예정인 Rubin Ultra Pro는 HBM 탑재량이 기존 대비 4배

(4) SKH vs. SEC: 단기 SEC, 중장기 SKH
■ NVIDIA 중심 Tier 1 지위를 유지하며 50% + Wallet Share 지속

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[Contents]

(1) 우리는 메모리 공급 제약이 있는 상황에서, AI Inference 기반 Token Economics가 이끄는 더 강하고 더 긴 메모리 업 사이클에 대해 여전히 긍정적

(2) 아시아 반도체에서는 SK하이닉스/삼성전자[메모리], Tokyo Electron[SPE]을 선호. 미국에서는 Micron[메모리]과 KLA[SPE]를 선호

(3) 단기 DARM 가격 모멘텀은 상방 리스크에 더 가까움

(4) D5 현물은 지난 1개월 동안 +177% 급등했고, 스프레드는 263%까지 확대

(5) 이는 우리가 전망한 단기 DRAM 고정가 상승률[4Q25(F) +20%, 1Q26(F) +10%]보다 추가적인 상향 조정 가능성이 있다는 의미

(6) SSD 기반 구매 수요 증가와 공급 차질[QLC 전환 관련 수율 하락, 가동률 회복 이전까지의 리드타임 증가]도 NAND 가격 전망을 더욱 강하게 만들고 있음

(7) 우리는 ASP가 +1% 상승할 때마다, SK하이닉스/삼성전자의 실적 대략 아래와 같은 효과가 발생할 것으로 추정
■ DRAM OP: +1,700~2,600억
■ NAND OP: +700~900억

(8) 마진은 역사적 피크 수준으로 복귀중이며, 수요-공급 격차 축소가 향후 핵심 화두

(9) 일단 Legacy DRAM의 경우 OPM 70%에 도달 할 가능성이 4Q25(F)에 점차 커지고 있음

(10) 1Q26(F)에도 추가 상승세가 이어진다면, 메모리 업계는 새로운 마진 국면에 진입할 것

(11) 투자자들의 반응은 매우 혼조를 띌 것으로 보임

(12) 누군가는 강한 업사이클의 증거로 높은 마진을 긍정적으로 볼 것이지만, 반대로 EPS 상향 속도의 둔화 및 마진의 지속 가능성에 의문을 제기하는 시각도 함께 존재할 것으로 예상되기 때문

(13) SK 최태원 회장은 SK AI Summit에서 앞으로 메모리 업체들이 공급 과잉을 유발하지 않으면서 S-D 불균형을 해소하는 것이 최우선 과제라고 언급한 바 있음

(14) 우리는 업사이클의 지속성 그 자체가 마진률 피크 아웃이나 영업이익 규모보다 주가에 더 중요한 요인이라고 판단

(15) 메모리 업체들의 CAPEX는 증가하지만, 여러 관점에서 "Discipline"이 유지되고 있음을 확인하고 있음

(16) SKH+SEC의 '17년 합산 CAPEX 증가율 +50% 대비, '26년은 +20% 수준에 그칠 것으로 예상

(17) 또한 대부분은 선단 공정 미세화와 '27년에 가동 예정인 신규 팹의 건설에 집중될 것으로 판단
■ SEC: 평택 P4-2·P4-4 → 1znm 기준 ±20만 wpm, 1cnm 기준 12만 wpm
■ SKH: 용인 1단계 → M15X급 팹 6개 규모, 1cnm 기준 36만+ wpm

(18) 한편, Token Economics에서는 메모리의 역할이 계속해서 부각되고 있음

(19) LLM의 파라미터 규모가 수십억에서 수조 단위로 계속 확대되면서, 모델을 시스템에 로드하기 위해서는 더 높은 대역폭의 HBM이 필요

(20) AI Inference 과정 자체가 고속 읽기/쓰기 작업과, Pre-fill/Decode 단계에서 더 많은 메모리 사용량을 요구하기 때문

(21) GPU는 매우 비싼 자원이기 때문에, 한 번에 하나의 사용자 쿼리만 처리하도록 할 수 없음

(22) 따라서 효율성 개선[특히 일부 연산을 다른 메모리로 오프로딩]은 필수적이며, 이는 AI가 추론 중심[Inference-centric] 시대에 진입한 현재 더욱 중요해지고 있음

(23) 그 결과, 하드웨어 설계자들은 Test-Time Compute에 더 많은 계산 자원을 배분하고 있으며, HBM 대비 일반 DRAM의 소비 비중이 크게 증가하고 있음

(24) 특히 Vera Rubin 아키텍처는 Grace Blackwell 대비 일반 DRAM 의존도가 2.4~6.0배 높음

(25) 대부분의 CSP 업체들은 다양한 AI Inference & AI Agent를 동시에 운영하며 토큰 가격 모델 기반으로 사업을 운영

(26) 이때 데이터 전송 병목을 해소하는 것[토큰 생성 핵심]이 무엇보다 중요

(27) 메모리 TCO가 2배 이상 증가했음에도, CSP들은 이러한 컴퓨팅 아키텍처에 계속 투자하고 있으며, 이는 서버 메모리 수요가 강할 수 밖에 없는 근본적인 배경으로 작용하고 있는 것

(28) HBM 또한 수요 전망을 상향

(29) 우리는 CoWoS 전망 업데이트 이후, '26년 ~ '27년 HBM 비트 수요 전망을 +15~21% 상향

(30) 향후 2년간 HBM 공급 부족은 더 심화될 것으로 판단하기 때문

(31) Rubin 등 GPU에서의 탑재량 증가와 ASIC 출하량 전망의 큰 폭 상향 조정이 불가피하기 때문
■ '27년 중반 출시 예정인 Rubin Ultra Pro → HBM 탑재량이 기존 대비 4배

(32) 이에 따라서, HBM3E의 할인 축소 가능성도 존재할 것으로 판단

(33) GPU vs. ASIC: TPU 상향으로 ASIC 믹스 상승
■ NVIDIA GPU 출하량: '26년 6.3mn → 7.2mn / '27년 6.3mn → 7.3mn
■ ASIC cnfgkfid: '26년 6.0mn → 6.5mn / '27년 6.8mn → 8.7mn

(34) TPU 물량이 크게 상향되면서 ASIC 비트 수요 믹스는 25(F): 22% → 26~27(F): 32~33%로 상승 전망

(35) 다만, ASIC 대부분이 HBM4/HBM4E가 아닌 HBM3E를 채택하기 때문에, '28년에는 ASIC 비중이 다시 낮아질 것으로 예상

(36) 한편 삼성전자는 AMD 및 일부 NVIDIA의 HBM4 수요를 기반으로 하여 P4-1/P4-2에서 1cnm HBM 생산능력을 공격적으로 확대 중. 이에 따라 삼성의 시장 점유율은 올해 25%에서 내년 30%로 상승 전망

(37) 그럼에도 불구하고 SK하이닉스는 NVIDIA와의 강한 파트너십을 기반으로 Wallet Share 50% 이상을 유지하며 HBM Tier-1 벤더 지위를 유지할 것

(38) 다음은 최근 P/E vs. P/B Valuation 방법론

(39) 상위 메모리 3사는 현재 2.6x P/B로 역사적 고점 수준에서 거래 중이며, AI 확산과 업사이클 연장 기대가 리스크 프리미엄을 높이고 있음

(40) 높은 마진 + 긴 사이클을 고려하면 피크 이상의 밸류에이션 적용[P/B]은 정당화 가능

(41) 그러나 P/E 중심의 밸류 체계로 전환하려면 공급 계약 장기화, 맞춤형 메모리 확대, 안정적 마진 구조 등 업계 구조 변화가 필요

(42) 아직 주가 기대와 펀더멘털 사이에 간극이 있어, P/E 중심 밸류 논리로 넘어가기엔 이르다는 판단

(43) 마지막은 SEC vs. SKH. 우리는 중장기적으로 SKH를 더 선호

(44) Risk-Off 구간 이후, SKH가 더 강한 주가 탄력성을 보였기 때문. 이는 기술 경쟁력 기반 고마진 제품 확대에 기인

(45) '26년 초까지의 단기 관점에서는 HBM에서의 점유율 확대 기대감 및 양사간 마진 축소 논리를 통해 SEC가 SKH 대비 아웃퍼폼할 가능성이 있음

(46) 그러나 중기적 관점에서는 SK하이닉스가 더 유리. 이는 HBM 분야에서 견고한 기술 리더십을 갖추고 있으며, MR-MUF 기반 16hi 제품이 가장 앞서 있기 때문

‒ AI 사이클에 필요한 자금규모가 5조달러 수준으로 현실화되면서 시장이 이를 소화하지 못해 나스닥이 6거래일 중 5일 하락, 모멘텀·AI 리더십 전반에서 피로감이 누적.

‒ 최근 3Q 인터넷 실적, 비선형적 AI 모멘텀 둔화, 연말까지 남은 30거래일이라는 시즌성 부담이 겹치며 투자자들은 ‘안정화 전까지 방어적 모드’로 전환하는 흐름 강화.

‒ [그림 1, 2] 오늘 급락은 특히 모멘텀 팩터에 집중돼 골드만의 High Beta Momentum Pair(GSPRHIMO)가 -7%로 올해 두 번째로 큰 낙폭을 기록했고, 베타·리스크볼이 약한 흐름을 보이며 모멘텀 언와인드가 촉발.

‒ NVDA 실적 발표(다음 주) 앞두고 차익실현, FT의 ‘유령 데이터센터로 인한 발전수요 과대추정’ 이슈, 연준 매파 발언, 고용·거시 지표 노이즈 등이 단기 리스크로 작동하며 AI와 모멘텀 중심 매물이 쏟아짐.

‒ 현재 모멘텀은 고쇼트(Short)·고변동·고베타와의 상관관계만 높아지고 품질(Quality)과의 연관성은 낮아졌으며, 특히 고베타 롱 레그 중심에서 가장 큰 손실이 발생하면서 AI 노출 구간의 타격 심화.

‒ AI 수혜주들은 X7(S&P ex Mag7) 대비 이미 -9% 언더퍼폼 중이며, 과거 모멘텀/AI 디로테이션 국면에서 평균적으로 -20%까지 벌어졌던 점을 고려하면 NVDA 실적이 이번 사이클의 핵심 분기점이 될 전망.

‒ [그림 3] GSPRHIMO 등 모멘텀 팩터 익스포저는 1년 기준 76%, 5년 기준 88%백분위 수준으로 여전히 높아 연말 디그로싱·세금매각 시즌성과 맞물린 추가 변동성이 잔존하며, 이를 헤지하기 위한 GS Momentum ex-AI Basket 활용 제시.